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自我训练自我监督的流落感 结合自我训练和自我监督学习进行无监督的泄气检测 此存储库包含用于将自训练和自监督学习相结合以进行无监督流失检测的代码和模型（EMNLP 2020）。 所有代码和模型均已发布。 感谢您的耐心等待！ 关于模型 我们发布了由伪数据和语法检查模型训练的自我监督模型。 请在以下链接中下载它，并将模型放在“ self_supervised_model”和“ grammar_check_model”文件夹中。 如何使用 conda create -n ss_disfluency python=3.7 conda activate ss_disfluency conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch cd transformers python setup.py insta

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激光行业中及一些高精度需求的行业中关于硬件的介绍，包括软件的一些编译D A N G E R : This product contains potentially lethal voltages. To reduce the possibility of electrical shock, bodily injury, or death the following precautions must be followed. 1. Disconnect electrical power before servicing equipment. 2. Disconnect electrical power before performing any wiring. 3. Access to the Ndrive CP and component parts must be restricted while connected to a power source. 4. To minimize the possibility of electrical shock and bodily injury, extreme care must be exercised when any electrical circuits are in use. Suitable precautions and protection must be provided to warn and prevent persons from making contact with live circuits. 5. Install the Ndrive CP inside a rack or enclosure. 6. The shunt resistor temperature can exceed 70°C during normal operation and contains lethal voltage on its terminals and surface. It must be properly enclosed and shielded to avoid risk of fire and operator shock. 7. Do not connect or disconnect any electrical components or connecting cables while connected to a power source. 8. All components must be properly grounded in accordance with local electrical safety requirements. 9. Operator safeguarding

伊莱克特拉-火炬 详细介绍了一种用于快速训练语言模型的简单工作包装。 与普通的屏蔽语言建模相比，它可以将训练速度提高4倍，并且如果训练时间更长，最终可以达到更好的性能。 特别感谢抽出时间为GLUE复制了结果。 安装 $ pip install electra-pytorch 用法 以下示例使用了reformer-pytorch ，可以通过pip安装。 import torch from torch import nn from reformer_pytorch import ReformerLM from electra_pytorch import Electra # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is roughly a quarter to a half

提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的Depuration数据剪辑技术对seeds集扩大过程中产生的误标记噪声数据进行修正、净化,以提高seeds集质量.实验结果表明,所提出的基于Tri-training和数据剪辑的DE-Tri-training半监督聚类新算法能够有效改善seeds集对聚类中心的初始化效果,提高聚类性能.

QNX Hypervisor FuSa 实想培训材料。含有现有QNX Hypervisor框架。

基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。